人工智能大模型工业应用准确性测评-2024.3
- 报告编号：8789
- 报告名称：人工智能大模型工业应用准确性测评-2024.3
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：行研报告
- 报告页数：21 页
- 预览页数：6
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-08-03
- 简介摘要: (原创分析) 报告涉及的大模型及其版本号列表如下： | 编号 | 大模型名称 | 公司/组织 | 版本号 | | — | — | — | — | | 1 | GPT4 | OpenAI | GPT4-Preview-1104 | | 2 | GPT3.5 | OpenAI | GPT-3.5-turbo | | 3 | 文心一言 | 百度 | Ernie-bot-4.0 | | 4 | 星火大模型 | 科大讯飞 | spark-V3.5；V3 | | 5 | Yi | 零一万物 | Yi-34B | | 6 | GeminiPro | Google | Gemini-Pro | | 7 | 通义千问 | 阿里巴巴 | Qwen-Max | | 8 | 360智脑 | 360 | 360GPT_S2_V9 | | 9 | ChatGLM | 智谱华章 | GLM-4 | | 10 | Claude | Anthropic | Claude-2.1 | | 11 | Llama（开源）｜Meta｜｜llama-70B; llama-13B-中文微调（开源）｜｜注：对于开源模型，版本可能会有变动。但这里列举的是我们在报告实测中使用的版本。｜注：该模型有开源版本和专有版本之分，测试中使用的是Meta公司的专有版本。｜注：该模型在开源版本的基础上进行了中文微调。｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜附录中的大模型包括但不限于上述列表中的模型，这只是其中的一部分示例。其他未列出的模型可能在性能和特点上有所不同。请注意，模型的性能取决于多个因素，包括训练数据、训练方法和应用场景等。因此，在选择和使用大模型时，需要根据具体需求进行评估和选择。
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